1.lambda匿名函数
为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数
#计算n的n次方
def func(n):
return n**n
print(func(10)) f = lambda n: n**n
print(f(10))
lambda表示的是匿名函数,不需要用def来声明,一句话就可以声明出一个函数
语法:
函数名= lambda 参数:返回值
注意:
1.函数的参数可以有多个,多个参数之间用逗号隔开
2.匿名函数不管多复杂,只能写一行,且逻辑结束后直接返回数据
3.返回值和正常的函数一样,可以是人忆数据类型
匿名函数并不是说一定没有名字,这里前面的变量就是一个函数名,说他是匿名原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的,统一都叫lambda,在调用的时候没有什么特别之处,像正常的函数调用即可.
2.sorted()
排序函数,返回一个新列表
语法: sorted(iterable,key=None,reverse=False)
iterable:可迭代对象
key:排序规则(排序函数),在sorted()内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数,根据函数运算结果进行排序
reverse:是否是倒叙.True:倒叙,False:正序
lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) #原列表不会改变
print(lst2) #返回的新列表是经过排序的 dic = {1:"A",3:"C",2:"B"}
print(sorted(dic)) #如果是字典,则返回排序过后的key
和函数组合使用:
#根据字符串长度进行排序
lst = ["麻花藤","冈本次郎","*情报局","狐仙"] #计算字符串长度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst,key=func))
和lambda组合使用:
#根据字符串长度进行排序
lst = ["麻花藤","冈本次郎","*情报局","狐仙"] #计算字符串长度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst,key=lambda s:len(s))) lst = [{"id":1,"name":'alex',"age":18},
{"id":2,"name":'wusir',"age":16} ,
{"id":3,"name":'taibai',"age":17}] #按照年龄对学生信息进行排序
print(sorted(lst,key=lambda e:e['age']))
3.filter()
筛选函数,返回一个迭代器
语法:filter(function,iterable)
function:用来筛选的函数.在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function.然后根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据
iterable:可迭代对象
lst = [1,2,3,4,5,6,7]
l1 = filter(lambda x:x%2==0,lst)#筛选所有的偶数
print(l1)
print(list(l1)) lst = [{"id":1,"name":'alex',"age":18},
{"id":1,"name":'alex',"age":18},
{"id":1,"name":'alex',"age":18}
]
fl = filter(ambda e:e['age']>16,lst)#筛选年龄大于16的数据
print(list(fl))
4.map()
映射函数,返回一个迭代器
语法:map(function,iterable)可以对可迭代对象的每一个元素进行映射,分别去执行function
计算列表中每个元素的平方,返回新列表
def func(e):
return e*e
mp = map(func,[1,2,3,4,5])
print(mp)
print(list(map))
改写成lambda
print(list(map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5])))
计算两个列表中相同位置的数据的和
lst1 = [1,2,3,4,5]
lst2 = [2,4,6,8,10]
print(list(map(lambda x,y:x+y,lst1,lst2)))
5.递归
在函数中调用函数本身,就是递归
def func():
print("我是谁")
func()
func()
在python中递归的深度最大到998
def foo(n):
print(n)
n += 1
foo(n)
foo(1)
递归的应用:
我们可以使用递归来遍历各种树形结构,比如我们的文件夹系统,可以使用递归来遍历该文件夹中的所有文件
import os def read(filepath ,n):
files = os.listdir(filepath)#获取到当前文件夹中的所有文件
for fi in files:#遍历文件夹中的文件,这里获取的只是本层文件名
fi_d = os.path.join(filepath,fi)#加入文件夹,获取到文件夹+文件
if os.path.isdir(fi_d):#如果该路径下的文件是文件夹
print("\t"*n,fi)
read(fi_d,n+1)#继续进行相同的操作
else:
print("\t"*n,fi)#递归出口,最终在这里隐含着return #递归遍历目录下所有文件
read("d:/",0)
6.二分查找
二分查找每次能够排除掉一半的数据,查找的效率非常高,但是局限性比较大,必须是有序序列才可以使用二分查找
要求:查找的序列必须是有序序列
#判断n是否在lst中出现,如果出现请返回n所在的位置
#二分查找-----非递归算法
lst = [22,33,44,55,66,77,88,99,101,238,345,456,567,678,789]
n = 567
left = 0
right = len(lst)-1
count = 1
while left <= right:
middle = (left + right) // 2
if n < lst[middle]:
right = middle - 1
elif n > lst[iddle]:
left = middle + 1
else:
print(count)
print(middle)
break
count += 1
else:
print("不存在")
#普通递归版本二分法
每次左边加1,右边减1
def func(n,left,right):
if left <= right:
middle = (left + right) // 2
if n < let[middle]:
right = middle -1
elif n > lst[middle]:
left = middle + 1
else:
return middle
return func(n,left,right)#这个return必须要加,不然接收到的永远是None
else:
return -1
print(func(567,0,len(lst)-1))
#另类二分法,很难计算位置
每次从左边到中间或者从中间到右边分
def func(lst,target):
left = 0
right = len(lst)-1
if left > right:
print("不在这里")
middle = (left + right) // 2
if target < lst[middle]:
return func(lst[:middle],target)
elif target > lst[middle]:
return func(lst[middle+:],target)
else:
print("在这里")
func(lst,567)